Метрики для оценки эффективности автоматизированного прямого маркетинга

Обычно бизнес измеряет эффективность по тем метрикам, которые отслеживал и раньше — до внедрения инструментов автоматизации.
Если бизнес раньше не отслеживал маркетинговые метрики, рекомендуем выбрать для начала хотя бы одну метрику, которая ближе и понятнее бизнесу и которую несложно внедрить. Так делали наши клиенты — 12 STOREEZ, «Альпина», Seedspost, «Галамарт», «Ригла», «Бетховен».
Наши клиенты часто используют в работе такие метрики:

Доля выручки прямых каналов в общей выручке

Формула

Формула

Польза

Показывает, сколько денег относительно других каналов приносят бизнесу прямые каналы взаимодействия с клиентом — SMS, email, мобильные и вебпуши, мессенджеры.
Например, магазин 12 STOREEZ поставил цель — увеличить долю выручки от прямых коммуникаций. Дело в том, что клиенты стали реже читать рассылки и нужно было вернуть взаимодействие, которое велось через пять каналов: email, мобильные пуши, SMS, вебпуши, пуш-уведомления OSMI Cards. Магазин провел аудит рассылок, стал работать над повышением эффективности каждой из них с помощью AB-тестов и провел опрос неактивных подписчиков.
Результаты: доля выручки от прямых коммуникаций выросла до 30,43%. То есть почти треть выручки принесли клиенты, которые уже были в базе и на их привлечение не нужно было тратить бюджет.
Если у бизнеса только email-канал, считают долю email-канала в общей выручке.
Так, у интернет-магазина «Альпины» была задача увеличить доход email-канала. Для этого подключили Mindbox, настроили триггерные рассылки, регулярные рассылки с акциями и полезными материалами, проводили AB-тесты.
Результаты: за два года доля email-канала в общем доходе интернет-магазина выросла с 11,6% до 18,8%.
Динамика доли email-канала

Риски при отслеживании метрики

Доля выручки прямых каналов растет, а общая выручка — нет. Такое вероятно, если, например, прямые каналы «съели» выручку других каналов. То есть выручка прямых каналов выросла не потому, что они эффективным, а за счет того, что выручка с других каналов перераспределилась на прямые.
Чтобы точно знать, что послужило причиной роста метрики, рекомендуем отслеживать долю выручки прямых каналов в связке с общей выручкой и использовать тест с контрольной группой.
Тест с контрольной группой на примере брошенной корзины:
Брошенная корзина
Например, интернет-магазин Seedspost вырастил выручку email-канала с помощью автоматизации маркетинга. Чтобы убедиться, что выручка — дополнительная, использовали тест с контрольной группой: 5% целевой аудитории исключили из получателей. Результаты теста показали, что так и есть — рассылки приносят дополнительную выручку.
Результаты теста Seedspost

Конверсия в заказ в сравнении с контрольной группой

Формула

Формула

Польза

Показывает, как влияет маркетинг на количество заказов с конкретного канала.
Онлайн-супермаркет Arbuz.kz внедрил персонализацию и автоматизацию маркетинга. Чтобы отслеживать, как это влияет на продажи, измерял конверсию с перехода из письма в заказ, сравнивал показатели email-канала год к году.
Результат: конверсия в заказ с email выросла на 23%. Значит, автоматизация маркетинга улучшила конверсию. Следующий шаг — посчитать, сколько это приносит денег.

Риски при отслеживании метрики

Если не сравнивать с контрольной группой, есть риск сделать неверные выводы. Довольно распространенная ситуация, когда клиент приходит с контекстной рекламы на сайт, регистрируется, получает welcome-рассылку, переходит по ссылке в ней и совершает покупку. Системы аналитики показывают, что клиент совершил покупку, атрибутированную к welcome-письму, потому что это последний значимый канал коммуникации. Выручка с такой покупки будет на доле email-канала.
Если клиент оставил почту на сайте, скорее всего, он заинтересован что-то купить. Нужно выяснить, играет ли решающую роль welcome-письмо и к какому каналу справедливее атрибутировать покупку — к рассылкам или контекстной рекламе. Это можно сделать, только если провести тест с контрольной группой. В рамках теста часть клиентов после регистрации получит welcome-письмо, а другая — нет. Если фон продаж в этих группах отличается, значит, welcome-письмо действительно влияет на решение о покупке. В этом случае логично атрибутировать покупку к рассылке.

Retention rate, или коэффициент удержания клиентов

Формула

Формула
Иногда считают не процент, а количество клиентов, которые вернулись за повторными покупками.

Польза

Показывает, удается ли бизнесу удерживать клиентов за счет коммуникаций.
Например, «Галамарт» хотел увеличить продажи интернет-магазина, в том числе — продавать больше участникам программы лояльности. Для этого запустил омниканальную программу лояльности и персонализировал рассылки, отслеживал RR — как показатель того, что цель достигнута.
Результат: рост RR, возврат клиентов — 12%.

Риски при отслеживании метрики

Не увидеть, как рост retention rate влияет на выручку. Может сложиться ситуация, когда RR растет, а выручка — нет. Возможная причина: компания получает меньше выручки от новых клиентов. Чтобы это увидеть, рекомендуем сравнить выручку от новых клиентов и тех, кто покупал ранее.
Поставить неподходящую цель. Цели по этой метрике для разных бизнесов могут значительно отличаться. Например, для мебельного интернет-магазина и магазина товаров для животных: мебель покупают не так часто, как корм для питомцев, значит, доля повторных покупок будет ниже. Важно ставить цель, учитывая специфику отрасли и данные за прошедшие периоды.

Абсолютная выручка канала за период

Формула

Формула

Польза

Показывает, сколько денег заработали с помощью конкретного канала.
Например, интернет-магазин электроники и бытовой техники «ОГО!» поставил задачу увеличить выручку. Для этого запустил несколько видов автоматизированных рассылок: стандартные и специфические email, вебпуши.
Результат: выручка рассылок во всех каналах — 8–10 млн рублей в месяц.
График выручки

Риски при отслеживании метрики

Нет понимания, сколько на самом деле зарабатывает компания благодаря маркетингу. Так может быть, если в аналитику не попадает точное количество заказов. Заказы дублируются, отображаются не в реальном времени, возвраты вообще могут не учитываться.
Чтобы правильно отслеживать реальную выручку, нужна внутренняя аналитика от оформления заказа до выкупа — в нее должны попадать все заказы, без дублей и с учетом возвратов.
Абсолютную выручку одного канала рекомендуем отслеживать в сравнении с другими каналами, так же, как долю выручки email-канала, например.
График выручки по каналам

Средний чек на одного клиента за период

Формула

Формула

Польза

Показывает, как меняется сумма среднего чека — тратят ли клиенты больше.
У аптечной сети «Ригла» было несколько задач: снизить расходы на запуск акций, увеличить средний чек и увеличить охват программы лояльности. Для этого компания запустила программу аптек «Живика», заменила процессинг программ «Ригла» и «Будь здоров!», персонализировала акции для участников программ.
Результат: средний чек у участников программ лояльности на 61% выше, чем у неучастников. Значит, условия программы лояльности привлекательны для клиентов.

Риски при отслеживании метрики

Средний чек растет, а общая выручка — нет. Возможная причина — уменьшилось количество покупок. Например, в позапрошлом месяце выручка составила 20 млн рублей. Средний чек — 2000 рублей, потому что было 10 000 покупок. А в прошлом месяце выручка 15 млн при среднем чеке в 2200 рублей.
Чтобы видеть, как средний чек влияет на рост общей выручки, эти метрики рекомендуем отслеживать в связке.

Прирост активной базы клиентов

Формула

Формула
Формула похожа на формулу retention rate. Важно определить параметр, по которому бизнес оценивает активность клиентской базы. Например, активным клиентом может считаться тот, кто сделал покупку в прошлом месяце или открыл несколько рассылок.

Польза

Показывает, как CRM-маркетинг влияет на базу — получается ли привлекать и удерживать клиентов с помощью коммуникаций.
Например, «Якитория» измеряла прирост активной базы по применению промокода. Сеть хотела увеличить базу клиентов, которые останутся и продолжат заказывать после первой покупки. Для этого запустила акцию, в которой клиенты оставляли email на сайте, получали промокод и обменивали его на любимое блюдо при заказе доставки или посещении ресторана.
Результат превзошел ожидания — планировали прирастить базу на 7%, а получилось на 14%.
Другой пример — зоомагазин «Бетховен» оценивал активность клиентов по open rate и click rate. Компания решила дать второй шанс неактивной части базы и раз в месяц отправляла рассылку только по невалидным адресам. Часть писем так и не дошла — этих клиентов исключили из активной базы, но большинство писем удалось доставить. Open rate по доставленным письмам был в среднем 66%, click rate — 14%, а по некоторым письмам даже были продажи.

Риски при отслеживании метрики

Активность базы растет, а выручка — нет. Может быть такое, что клиенты активно коммуницируют с компанией: открывают письма, переходят по ссылкам, но на продажи это не влияет. Или интерес вызывают только акции и скидки, что не говорит о лояльности.
Активность базы рекомендуем отслеживать в связке с общей выручкой.

Пять правил работы с метриками, которые покажут эффективность прямого маркетинга

Отслеживать метрики — не так просто и требует ресурсов. Чтобы не потратить ресурсы впустую, рекомендуем измерять только то, что критически важно.
  1. Одна метрика. Если бизнес не измерял результаты маркетинга, лучше начать с одной метрики. Метрику выбирать сообразно цели: если нужно увеличить доход от email-канала, отслеживать абсолютную выручку канала или долю канала в общей выручке.
  2. Связь с деньгами. Лучше, если метрика будет измеряться в деньгах, это отражает ее реальную пользу для бизнеса. Например, можно смотреть не только на количество продаж, но и на размер их чеков.
  3. Регулярность отслеживания. Перечисленные в статье метрики рекомендуем измерять не реже чем раз в месяц, но для каждого бизнеса регулярность индивидуальна.
  4. Один инструмент для отслеживания. Метрики отслеживаются с помощью разных инструментов: в Google Analytics, «Яндекс Метрике», CDP-платформе или в какой-то внешней системе аналитики. Главное — каждый раз фиксировать результат одним и тем же способом. Если маркетолог смотрит показатели в Google Analytics, а директор по маркетингу — в «Яндекс Метрике», данные могут отличаться.
  1. Сверка метрик. Определить, как сверять результаты. Например, когда к нам в Mindbox приходит новый клиент, мы сразу договариваемся, какие метрики и как часто будем сверять. Если этого не делать, можно не заметить значительные расхождения в данных.